Методологические основы автоматизированного управления технической подготовкой производства наукоемкой продукции машиностроения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, доктор наук Стоянова Ольга Владимировна

• Стоянова Ольга Владимировна
• доктор наук
• 2015

Оглавление диссертации доктор наук Стоянова Ольга Владимировна

Введение

1. Современное состояние исследований в области автоматизированного управления наукоемкими производствами

1.1 Характеристика подходов, стандартов и методов управления производством на промышленных предприятиях

1.2 Возможности современных автоматизированных систем управления организационно-технологическими системами промышленных предприятий

1.3 Особенности производственных проектов по созданию наукоемкой продукции в отечественном машиностроении

1.4 Особенности технической подготовки производства наукоемкой машиностроительной продукции и задач управления данным процессом

1.5 Формализованные методы решения задач управления технической подготовкой производства наукоёмкой машиностроительной продукции

1.6 Выводы по главе

2 Методологические основы построения автоматизированной системы

управления технической подготовкой производства наукоемкой машиностроительной продукции

2.1 Роль и место технической подготовки производства в структуре жизненного цикла наукоемкой машиностроительной продукции

2.2 Принципы построения автоматизированной системы управления технической подготовкой производства наукоемкой продукции машиностроения

2.3 Теоретико-множественная модель автоматизированной системы управления технической подготовкой производства наукоемкой машиностроительной продукции

2.4 Логико-временная модель принятия решений в процессе технической подготовки производства наукоемкой машиностроительной продукции

2.5 Информационное обеспечение автоматизированной системы управления технической подготовкой производства наукоемкой машиностроительной продукции: структура и требования

2.6 Выводы к главе

3 Методы автоматизированного адаптивного управления процессом

технической подготовки производства наукоемкой машиностроительной продукции

3.1 Графово-аналитический метод построения комплексной адаптивной модели процесса технической подготовки производства наукоемкой машиностроительной продукции

3.2 Экспертно-аналитический метод оценки прогнозной результативности проектов по созданию наукоемкой машиностроительной продукции в условиях параметрической изменчивости процесса технической подготовки производства

3.2.1 Анализ подходов к учету неопределенности представления знаний и общая характеристика предлагаемого метода оценки прогнозной результативности проектов по созданию наукоемкой машиностроительной продукции

3.2.2 Алгоритмическая реализация метода и исследование характеристик моделей оценки прогнозной результативности проектов по созданию наукоемкой машиностроительной продукции

3.3 Метод учета событий и оценки прогнозной результативности проектов по созданию наукоемкой машиностроительной продукции в условиях структурной вариативности процесса технической подготовки производства

3.3.1 Общая характеристика метода учета событий и оценки прогнозной результативности проектов по созданию наукоемкой машиностроительной продукции в условиях структурной вариативности процесса технической подготовки производства

3.3.2 Алгоритмическая реализация метода и исследование характеристик

моделей оценки результативности проектов по созданию наукоемкой машиностроительной продукции в условиях структурной вариативности процесса технической подготовки производства

3.4 Выводы к главе

4 Методы формирования информационного обеспечения автоматизированной системы управления технической подготовкой производства наукоемкой машиностроительной продукции

4.1 Метод построения комплексной системы критериальных показателей процесса подготовки производства наукоемкой машиностроительной продукции

4.2 Методы оценки качества критериальных показателей процесса технической подготовки производства наукоемкой продукции

4.2.1 Требования к критериальным показателям процесса технической подготовки производства наукоемкой машиностроительной продукции

4.2.2 Метод оценки достоверности критериальных показателей процесса технической подготовки производства наукоемкой машиностроительной продукции

4.2.3 Метод оценки согласованности системы критериальных показателей процесса технической подготовки производства наукоемкой машиностроительной продукции

4.3 Пример формирования системы критериальных показателей процесса технической подготовки производства наукоемкой машиностроительной продукции

4.4 Выводы к главе

5 Проектные решения автоматизированной системы управления технической подготовкой производства наукоемкой машиностроительной продукции

5.1 Обоснование выбора технологической платформы для автоматизированной системы управления технической подготовкой производства наукоемкой машиностроительной продукции

5.2 Технологии сбора и обработки данных в автоматизированной системе управления технической подготовкой производства наукоемкой машиностроительной продукции на основе семантической GRID

5.3 Архитектура автоматизированной системы управления технической подготовкой производства наукоемкой машиностроительной продукции на GRID-платформе

5.4 Выводы к главе

6 Апробация результатов диссертационного исследования и оценка

эффективности автоматизированной системы управления технической подготовкой производства наукоемкой машиностроительной продукцией

6.1 Методика использования автоматизированной системы управления технической подготовкой производства для поддержки принятия решений в наукоемком машиностроении

6.2 Результаты применения автоматизированной системы управления технической подготовкой производства установок гибридного привода на базе концерна «РУСЭЛПРОМ»

6.2.1 Общая характеристика деятельности концерна «РУСЭЛПРОМ» и проекта по созданию установок гибридного привода транспортных средств

6.2.2 Пример использования автоматизированной системы управления технической подготовкой производства в проекте по созданию установок гибридного привода транспортных средств

6.3 Оценка эффективности автоматизированной системы управления технической подготовкой производства наукоемкой машиностроительной продукции

6.4 Выводы к главе

Заключение

Список сокращений и условных обозначений

Словарь терминов

Список литературы

Приложение А. Результаты вычислительных экспериментов

Приложение Б. Алгоритмическая реализация метода учета событий в

процессе технической подготовки производства

Приложение В. Характеристика источников информации об установках

гибридного привода транспортных средств

Приложение Г. Пример реализации метода проверки достоверности оценок

критериальных показателей процесса ТППН

Приложение Д. Экспертные оценки, используемые для управления ТППН в проекте по созданию установках гибридного привода транспортных средств

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методологические основы автоматизированного управления технической подготовкой производства наукоемкой продукции машиностроения»

Введение

По уровню производства и экспорта наукоемкой промышленной продукции Россия отстает от мировых лидеров, таких как Китай, США, Япония и страны Евросоюза. По данным организации объединенных наций по промышленному развитию (UNIDO) доля наукоемкой промышленной продукции в РФ в 2013 году составила всего 17% от суммарного объема промышленной продукции. В решении задачи увеличения выпуска наукоемкой продукции важная роль отводится повышению наукоемкости машиностроения, в том числе в связи с влиянием машиностроительной продукции на фомирование технологического уровня других видов промышленного производства.

Несмотря на наметившиеся успехи в некоторых видах машиностроительного производства (производство летательных аппаратов, станков, оборудования для химии и нефтехимии), общий уровень наукоемкости отечественного машиностроения остается низким. Сложившаяся ситуация в значительной степени вызвана высокой длительностью проектов по созданию новой наукоемкой продукции и неопределенностью информации, необходимой для управления производственной системой машиностроительного предприятия при реализации подобных проектов. При этом следует отметить сильное влияние на весь производственный процесс результатов, получаемых на стадии технической подготовки производства.

Под технической подготовкой производства новых наукоемких изделий (ТППН) в работе понимается комплекс научно-исследовательских, проектно-конструкторских, технологических, производственных и организационных работ по созданию и освоению новой продукции и внедрению новых технологий. Для наукоемких изделий характерным является то, что на этапе технического задания (ТЗ) не вполне понятны подходы к проектированию изделия и его технологической реализации, а на этапе изготовления - соответствие параметров изделий в опытной партии (опытного образца изделия) требованиям (ТЗ). Все это предопределяет необходимость выполнения при ТППН значительного объема

НИОКР и испытательных работ, и реализации итерационного подхода.

Методологические основы управления производством исследованы в работах таких ученых, как В.В. Бойцов, В.Н. Васильев, Д. Вумек, Т.А. Егорова, В.А. Елисеев, В. Дж. Стивенсон, Г. Тагучи, Б. Твисс, Р. Уотермен и др. В данных работах показано, что автоматизация управления производством, в том числе технической подготовкой производства, позволяет снизить сроки вывода на рынок новых образцов промышленной продукции с наименьшими затратами.

Методы построения систем автоматизированного управления производством в целом раскрыты в работах В. В. Александрова, В. В. Балагина, Б.С. Дмитриевского, Л. А. Игнатовой, Б. Я. Советова, В. А. Титоренко, Э.А.Третьяка, В.В. Цехановского, подготовкой производства - трудах А.В. Аверченкова, М.И. Бухалкова, С.Н. Быкова, М.И. Ипатова и др.

Особенности управления наукоемким производством исследованы В.М. Бежикиным, В. А. Бажановым, К. В. Денисовой, С.Ю. Зуевым,, А.А. Колобовым, А.В. Костровым, Е.В. Макеевой, И. П. Норенковым и др.

Методы моделирования организационно-технологических систем и интеллектуальной поддержки процессов управления рассмотрены в работах В.В. Борисова, М.И. Дли, В.В. Круглова, Дж.Ф. Люгера , А.С. Позняка, Л.А. Тулупьева, А.С. Федулова, K. C. Byoung, K. Donghun, в том числе методы временного моделирования управляемых процессов - работах В.Н. Вагина, А.П. Еремеева, Allen J. F., Koomen J.A., Zaidi A. K. и др.

Вопросы учета информационной неопределенности исследованы в работах таких авторов как А. С. Нариньяни, А.И. Орлов, B.G. Bruce, C. W. R. Chau, D. Clark, D. Dubois, P. Krause, P. Lingras, Н. Prade, G. Shafer, E. H. Shortliffe, Z. Wang, S. K. M.Wong.

Анализ предлагаемых методов автоматизированного управления производственными системами показал, что они не в полной мере пригодны для управления подготовкой производства наукоемкой продукции. Главными их ограничениями является направленность на решение отдельных задач управления (оптимизация распределения ресурсов, ответственности, составление расписаний

и др.), тогда как для рассматриваемых процессов характерно наличие множественных структурных взаимосвязей между элементами, которые необходимо учитывать при выборе управляющих воздействий, и как результат -длительность технической подготовки производства.

Еще одной чертой данных процессов является высокая доля работ, результат которых является интеллектуальным продуктом. Для таких работ характерна сложность планирования и оценки результативности, что не всегда обеспечивает необходимое качество изделия. В большинстве случаев эти задачи решаются с использованием экспертных оценок, повышение достоверности которых является необходимым условием повышения качества управления.

Для многих российских предприятий производство наукоемкой промышленной продукции является единичным или мелкосерийным. Классические методы, используемые в автоматизированных системах управления производством, основаны на оценке эффективности предлагаемых решений по организации процесса подготовки производства только в текущей перспективе, без объективного формализованного учета его влияния на будущее развитие предприятия. Вместе с тем, эффект от некоторых результатов, полученных при проведении научных исследований и разработок, в будущем может значительно превышать краткосрочный экономический эффект от реализации единичной продукции.

Актуальность выбранной темы обусловлена существующим противоречием между потребностями российского промышленного комплекса в быстром освоении и увеличении доли производства высокотехнологичной наукоемкой продукции, с одной стороны, и длительными сроками и непредсказуемым качеством технической подготовки производства вследствие отсутствия эффективных методов и инструментов автоматизированного управления ею, адаптированных к особенностям отечественных машиностроительных предприятий, с другой.

Для устранения существующего противоречия необходимо решить научно-техническую проблему повышения эффективности проектов по созданию

наукоемких промышленных изделий путем применения автоматизированных систем управления технической подготовкой производства (АСУ ТППН).

В рамках данной научно-технической проблемы выделим научную проблему - разработка методологии систем автоматизированного управления технической подготовкой производства наукоемкой продукции в условиях динамичных производственных систем машиностроения.

Цель диссертационного исследования - повышение качества и сокращение сроков технической подготовки производства наукоемкой машиностроительной продукции. Данная цель определила необходимость решения следующих задач.

1. Анализ особенностей процессов ТППН машиностроительной продукции и возможностей использования существующих методов для автоматизированного управления ими.

2. Исследование принципов построения АСУ ТППН машиностроительной продукции, разработка теоретико-множественной модели АСУ ТППН и логико-временной модели принятия решений в ней.

3. Обоснование требований к информационному обеспечению АСУ ТППН и разработка метода построения комплексной адаптивной модели процесса ТППН.

4. Исследование и разработка методов оценки прогнозной результативности проектов по созданию наукоемкой машиностроительной продукции в условиях вариативности параметров и структуры процесса ТППН, а также методов формирования системы критериальных показателей, используемых в АСУ ТППН машиностроительной продукции.

5. Разработка методики использования АСУ ТППН для поддержки принятия решений в процессе ТППН на отечественных машиностроительных предприятиях.

Объект исследования: процессы технической подготовки производства наукоемкой промышленной продукции.

Предмет исследования: методы, модели и алгоритмы автоматизированного управления процессами технической подготовки производства наукоемкой

машиностроительной продукции.

Научная новизна диссертации.

1. Сформулированы принципы построения АСУ ТППН, разработаны теоретико-множественная модель системы и логико-временная модель принятия решений на различных этапах подготовки производства, которые отражают особенности производственных процессов машиностроительных предприятий и реализуемых ими проектов по созданию наукоемкой продукции и позволяют перейти к управлению процессами ТППН с учетом влияния принимаемых решений на всю производственную систему, что обеспечивает большую адаптацию АСУ ТППН как компоненты автоматизированной системы управления производством (АСУП) к изменениям.

2. Разработан метод построения комплексной адаптивной модели процессов ТППН в организационно-технологических системах машиностроения, который в отличие от существующих, основан на эволюционном наращивании сложности модели путем учета новых элементов и декомпозиции существующих посредством преобразования формализованного описания пространства состояний производственной системы машиностроительного предприятия через пространство событий в пространство целей.

3. Разработан экспертно-аналитический метод оценки прогнозной результативности проектов по созданию наукоемкой машиностроительной продукции в условиях параметрической изменчивости процесса ТППН на основе факторов уверенности экспертов в возможности получения заданных целевых значений показателей функционирования производственной системы при использовании АСУ ТППН как компоненты АСУП. В отличие от известных, метод позволяет учитывать количественные оценки влияния фактических значений критериальных показателей в произвольный момент времени на все последующие стадии процесса ТППН и производственных процессов предприятия в целом.

4. Разработан метод оценки сроков достижения целей на событийной проекции комплексной модели ТППН, который в отличие от известных

позволяет учитывать нестрогие временные и логические зависимости между событиями, что обеспечивает возможность получения интервальных оценок сроков без использования вероятностных оценок длительностей и условных вероятностей возможных сценариев процесса. Применение метода дает возможность адаптации АСУ ТППН к вариативность структуры процесса ТППН и возможность частичного совмещения этапов процесса во времени.

5. Разработан метод учета событий и оценки прогнозной результативности проектов по созданию наукоемкой машиностроительной продукции в условиях структурной вариативности процесса ТППН, который, в отличие от вероятностных методов, позволяет осуществлять оценку совместного влияния на процесс ТППН внешних событий в условиях недостатка статистики, основываясь на экспертных данных, отражающих независимое влияние каждого события на отдельные цели, что обеспечивает возможность оперативной адаптации решений по управлению ТППН при структурных изменениях производственных процессов машиностроительного предприятия.

6. Предложен метод формирования информационного обеспечения АСУ ТППН, который включают классификацию применяемых в процессе ТППН критериальных (целевых) показателей производственной системы машиностроительного предприятия по предложенным в работе критериям и, в отличие от известных, предусматривает проведение количественного анализа достоверности и согласованности данных показателей. Для оценки согласованности показателей применяются когнитивные модели, характеризующие различные задачи управления ТППН при функционировании АСУ ТППН и АСУП в целом.

7. Разработан метод проверки достоверности оценок критериальных показателей процесса ТППН, основанный на использовании предложенных нечетко-логических моделей, в которых, в отличие от известных, при построении базы правил системы нечетко-логического вывода учитываются погрешности, вносимые различными элементами информационных каналов в АСУП, включая источники данных и блоки их преобразования.

Практическая значимость результатов исследования.

1. Применение предложенного метода построения комплексной адаптивной модели процессов ТППН обеспечивает снижение трудозатрат за счет возможности постепенного наращивания сложности моделей. Использование графа событий, включающего расширенный набор типов логико-временных отношений между отдельными узлами, позволяет учитывать сложные структурные взаимосвязи в процессе подготовки производства. Граф целей отражает не только иерархическую подчиненность в системе целей, но и распределение отдельных элементов этой системы во времени, что обеспечивает возможности удобной координации целей и работ.

2. Методы оценки прогнозной результативности процесса ТППН, в том числе с учетом возможных влияний внешней среды, позволят повысить обоснованность принимаемых управленческих решений, в том числе, о целесообразности организации производства данного вида продукции, распределении критических ресурсов, необходимости проведения дополнительных работ, выборе необходимых мероприятий по защите от рисков, вызванных наступлением нежелательных событий, и ряда других.

3. Разработанная система критериальных показателей и показателей оценки качества управления, отличающаяся новой многомерной структурой взаимосвязанных классов, отражающей особенности, обусловленные наукоемкостью продукции и требованиями оптимизации производственного процесса, может использоваться на машиностроительных предприятиях в составе информационного обеспечения АСУ ТППН.

4. Предложенные рекомендации проектных решений АСУ ТППН, включающие информационные модели процессов ТППН и описание процедур обработки информации при использовании технологий семантической GRID, реализованной с помощью сервисов объектно-реляционных СУБД, обеспечивают возможность объединения территориально распределенных данных в единое виртуальное кластерное пространство, при этом гарантируется высокая производительность и необходимый уровень информационной безопасности.

5. Применение разработанной методики использования АСУ ТППН для поддержки принятия решений позволяет сократить сроки подготовки производства наукоемкой машиностроительной продукции за счет повышения гибкости структуры процессов в условиях воздействия многих факторов, приводящих к отклонениям в ходе реализации.

Методология и методы исследования. В основу исследования положена методология системного анализа. В процессе работы использованы методы контент-анализа, формализации знаний, методы анализа и синтеза на основании системного подхода, общелогические методы исследования, в т.ч. абстрагирование, обобщение, аналогия и классификация, структурно-функциональный метод, методы теории графов, математического моделирования, искусственного интеллекта, принятия решений, проектирования автоматизированных систем управления.

На защиту выносятся следующие наиболее существенные научные положения.

1. Принципы построения АСУ ТППН, теоретико-множественная модель АСУ ТППН, разработанная на основе данных принципов, и логико-временная модель принятия решений на различных этапах подготовки производства, которые отражают особенности процессов технической подготовки производства наукоемкой продукции и позволяют управлять процессами ТППН с учетом влияния принимаемых решений в на уровне АСУП.

2. Метод построения комплексной адаптивной модели процесса ТППН, включающей графовые подмодели состояний, событий и целей, взаимосвязанные в единой структуре данных объектно-реляционной среды.

3. Экспертно-аналитический метод оценки прогнозной результативности проектов по созданию наукоемкой машиностроительной продукции, предусматривающий расчеты достижимости целей на основе факторов исходной уверенности экспертов в возможности получения целевых показателей.

4. Метод оценки сроков достижения целей с использованием событийной проекции комплексной модели ТППН, который обеспечивает возможность

получения интервальных оценок сроков без использования вероятностных оценок длительностей и условных вероятностей возможных сценариев процесса за счет введения правил расчета временных параметров для нестрогих временных и логических зависимостей между событиями.

5. Метод учета событий и оценки прогнозной результативности проектов по созданию наукоемкой машиностроительной продукции, использующий экспертные знания положительных и отрицательных влияний каждого события на целевые показатели и для расчета их совместного влияния с учетом логики их взаимосвязи и временной соотнесенности с целями проекта.

6. Метод формирования информационного обеспечения АСУ ТППН, предусматривающий динамическое формирование классов критериальных показателей ТППН в рамках решаемых задач управления, проведение количественной оценки их согласованности с помощью когнитивных моделей и анализа достоверности данных показателей с использованием разработанного метода оценки достоверности.

7. Метод оценки достоверности оценок критериальных показателей процесса ТППН, основанный на использовании разработанных нечетко-логических моделей, логика работы которых позволяет учесть погрешности элементов информационных каналов в АСУП.

Обоснованность теоретических разработок определяется соблюдением основных принципов системного подхода при использовании разработанных методов, подтверждается вычислительными экспериментами по проверке устойчивости и достоверности получаемых с их помощью результатов и апробацией данных методов в реальных условиях функционирования предприятий, занимающихся разработкой и производством наукоемкой продукции.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы представлены в докладах автора на ряде симпозиумов и конференций: II и III межд. науч. конф. по организации производства «Чарновские чтения» (Москва, 2012, 2013 гг.); II межд. науч.-практ. конф. «Информатика,

математическое моделирование, экономика» (Смоленск, 2012 г.); межд. науч. конф. «Математические методы в технике и технологиях» (Ярославль, 2007 г.), (Смоленск, 2010 г.) и (Саратов, 2011 г.); XII нац. конф. по искусственному интеллекту с межд. уч. КИИ-2010 (Тверь, 2011 г.), Всеросс. молод. науч. шк. «Химия и технология полимерных и композиционных материалов» (Москва, 2012 г.); XVII межд. науч.- практ. конф. «Интеграция экономики в систему мирохозяйственных связей» (Санкт-Петербург, 2012 г.); межд. науч.-техн. конф. «Энергетика, информатика, инновации» (Смоленск, 2011-2014 гг.); Х межд. научн. конф. «Актуальные вопросы современной экономической науки» (Липецк, 2012 г.); а также обсуждались в 2006-2013 гг. на совещаниях и научно-практических семинарах в институте общей и неорганической химии им. Н.С. Курнакова РАН, институте электротехники ФГБОУ ВПО НИУ «МЭИ» и филиале ФГБОУ НИУ «МЭИ» в г. Смоленске.

Реализация работы. Разработанная АСУ ТППН практически применялась в ОАО «РУСЭЛПРОМ», ООО «Промтехэкспо», ОАО «НИИ машиностроения» и ОАО «Смоленский завод радиодеталей». Результаты диссертационного исследования использованы при подготовке учебных курсов по дисциплинам «Автоматизированные системы управления», «Управление ^-проектами», «Программная инженерия», «Администрирование промышленных СУБД» для студентов филиала ФГБОУ ВПО НИУ «МЭИ» в г. Смоленске.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 62 печатных работ, общим объемом 64,1 п. л., из них 23 в изданиях перечня ВАК и 3 монографии. Лично соискателю принадлежит 55,2 п.л. Также получено 4 свидетельства регистрации программных средств.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, словаря терминов, списка сокращений и условных обозначений, списка литературы из 243 наименований и 5 приложений. Она содержит 368 стр. основного машинописного текста, 113 рисунков и 88 таблиц.

1 Современное состояние исследований в области автоматизированного

управления наукоемкими производствами

1.1 Характеристика подходов, стандартов и методов управления производством

на промышленных предприятиях

Современное промышленное предприятие представляет собой сложную систему, управление которой должно осуществляться на основе принципов системного подхода.

Согласно принципу целеобусловленности, цель существования системы первична [155]. Она обуславливает структуру, свойства и поведение системы. В большинстве проанализированных работ [69, 102, 34, 60] в качестве структурных элементов (подсистем) промышленного предприятия выделяют: производственную, вспомогательную, обслуживающую подсистемы, а так же, подсобную и подсистему управления производством.

Главной целью любого промышленного предприятия является получение экономического эффекта от производства и реализации продукции. Успешность достижения этой цели оценивается на основании различных показателей экономической эффективности [172], общее правило вычисления которых -отношение эффекта к затратам на его получение.

Уровень затрат при прочих равных условиях определяется качеством производственных и обеспечивающих процессов. Причем, с увеличением сложности производимой продукции влияние первой составляющей значительно возрастает.

Показатели эффекта зависят от качества производимой продукции и эффективности мероприятий по ее продвижению. Для наукоемкой и

высокотехнологичной продукции, особенно продукции производственного назначения, влияние качества является определяющим.

Рисунок 1.1 - Составляющие эффективности деятельности промышленного

предприятия

Из представленного рисунка и с учетом сказанного выше, можно заключить, что ведущая роль в обеспечении эффективности промышленного предприятия принадлежит производственной системе, функционирование которой регулируется системой управления производством (СУП).

СУП решает большое количество общих и частных задач на различных жизненного цикла (ЖЦ) продукции. ЖЦ включает последовательность этапов, начиная от зарождения идеи нового продукта до его утилизации по окончании срока использования [9]. Управляемые подсистемы, рассмотренные в контексте этапов ЖЦ и объектов производственной системы, образуют иерархическую систему, управление которой должно осуществляться на основании системного принципа комплексности, определяющего необходимость всестороннего «воздействий на объект с учетом качественных особенностей и взаимосвязи его сторон» [38].

Основоположником научного направления, связанного с организацией

производства, принято считать Ф. Тейлора. В своих трудах он впервые описал данный процесс, где осуществил:

- разделение между исполнением производственных операций и их технической подготовкой;

- дифференциацию процесса труда путем закрепления за каждым рабочим хотя бы одной повторяющейся операции;

- ввод хронометража с целью устранения лишних, необоснованных приемов работы;

- внедрение системы учета и контроля;

- внедрение сдельно - дифференцированной оплаты труда [68].

Другой метод, который активно используется в управлении производственными системами, является метод Тагучи, основанный на обеспечении качества как самой идеи (концепции) продукта, так и качества его конструирования и производства. Автор предложил разделять переменные, которые оказывают влияние на основные характеристики продукции и процесса производства на две группы. В первую из них заносятся факторы, которые ответственны за основной отклик, а во вторую - за разброс. С целью же определения данных групп Г. Тагучи ввел новый обобщенный отклик, получивший название «отношение сигнал/шум».

Сама же задача метода состоит в том, чтобы уменьшить чувствительность продукции и процессов ее производства к тем факторам, или шумам, которые не поддаются контролю.

Таким образом, Г. Тагучи разработал 7 принципов технологического проектирования качества:

- качество готовой продукции можно определить через потери общества, которые непосредственно связанны с ее использованием;

- следует постоянно заботиться о повышении качества продукции и о снижении затрат, связанных с ее изготовлением;

- необходимо обеспечивать снижение колебаний стоимости продукции;

- уровень общественных потерь, вызванных колебаниями исполнительской

способности, пропорционален квадрату разницы между реальным показателем исполнительской способности и ее номинальным значением;

- проводить планирование продукции и процессов ее производства, существенно влияющих на качество;

- сокращение колебаний качества продукции за счет снижения нелинейных эффектов, которые влияют на параметры продукта (процесса) и затрудняют достижение заданного качества продукта;

- на основании методов статистического регулирования определить параметры продукта (процесса), направленные на уменьшение колебаний исполнительской способности [35].

В настоящее время процесс управления производственной системой описывается циклом Деминга-Шухарта - PDCA (Plan-Do-Check-Act - Планируйте-Делайте-Проверяйте-Улучшайте).

Основным стандартом производственного планирования является MRP II. Он определяет принципы планирования производства, включая учёт заказов, планирование загрузки производственных мощностей (CRP - Capacity Requirements Planning - планирование производственных мощностей); планирование потребности во всех ресурсах производства (материалы, сырьё, комплектующие, оборудование, персонал), планирование производственных затрат, моделирование хода производства, его учёт, планирование выпуска готовых изделий, оперативное корректирование плана и производственных заданий [40].

Список литературы диссертационного исследования доктор наук Стоянова Ольга Владимировна, 2015 год

Список источников

1. GRT Grand River Transit: http://www.grt.ca/en/riderprograms/ hybridbuses.asp .

2. Vossloh-kiepe, Hybrid Buses: http://www.vossloh-kiepe.com/electric-buses/hybrid-buses.

3. Stagecoachbus. Greener Smarter trevel. Small impact on our environment A big impact in the city. http://www.stagecoachbus.com .

4. MTD. Hybrid Buses http://www.cumtd.com/gogreen/hybrid.

5. HybriDrive. Propulsion system: http://www.hybridrive.com/how-it-works-hybrid-bus.asp.

6. Oxford Rout Link. Route 147: the cheapest, greenest, quietest bus in town. http://www.route147.co.uk/hybrid-buses.

7. Shauna L. Hallmark, Bo Wang and Yu Qiu, Bob Sperr. Assessing the Costs for Hybrid Versus Regular Transit Buses. http://www.intrans.iastate.edu

8. Battelle (August 2009). Technical Assessment of Advanced Transit Bus Propulsion Systems.For the Dallas Area Rapid Transit. Dallas, Texas.

9. Chandler, K., K. Walkowicz, and L. Eudy (July 2002) New York City Transit Diesel Hybrid-Electric Buses: Final Results. DOE/NREL Transit Bus Evaluation Project. http://www.nrel.gov/docs/fy02osti/32427.pdf

10. Chandler, K., and K. Walkowicz. King County Metro Transit Hybrid Articulated Buses: Final Evaluation Report. National Renewable Energy Laboratory. NREL/TP-540-40585.

11. Choi, H., and H. C. Frey "Method for In-Use Measurement and Evaluation of the Activity, Fuel Use, Electricity Use, and Emissions of a Plug-In Hybrid Diesel-Electric School Bus." Environmental Science and Technology. Vol. 44, No. 9. pp. 3601-3607.

12. Clark, N., N. Borrell, R. Enrique, D. L. McKain, V. Paramo, W. Hugo, W. Vergara, R. A. Barnett, M. Gautam, G. Thompson, D. W. Lyons, and L. Schipper. "Evaluation of Emissions from New and In-Use Transit Buses in Mexico City, Mexico. Journal of the Transportation Research Record.Vol. 1987. pp. 42-53.

13. EESI. Hybrids Buses Costs and Benefits. http://www.eesi.org/files/eesi_ hybrid_bus_ 032007.pdf. Environmental and Energy Study Institute. Accessed Jan. 2012.

14. Hallmark, S., S. Kong, A. Mudgal, M. Orellana, and D. Kroeger (August 2008). Evaluation of On-Road and Laboratory Engine Dynamometer Emission Tests to Compare the

Emission Reduction Potential of Different Biodiesel Blends.

15. Hallmark, S., B. Wang, and R. Sperry. Evaluation of In-Use Fuel Economy and On-Board Emissions for Hybrid and Regular CyRide Transit Buses. Center for Transportation Research and Education at Iowa State University, Ames, Iowa.

16. Jackson, E. D., and B. A. Holmen. "Modal Analysis of Vehicle Operation and Particulate Emissions from Connecticut Transit Buses." Journal of the Transportation Research Record No. 2123. pp. 76-87.

17. Maynard, M. (2009). "As Hybrid Buses Get Cheaper, Cities Fill Their Fleets." The New York Times. October 20, 2009.

18. Ярославский машиностроительный завод. Двигатели асинхронные. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.eldin.ru/upload/DT. 502205.021_RA.pdf.

19. ЗАО Петербургский машиностроительный завод. Продукция завода. [ Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.ruselprom.by/files/files/ catalog/lez_2007_rus.pdf..

20. Сафоновский машиностроительный завод. Продукция. [ Электронный ресурс ]. -Режим доступа: http://smolensk.proelectro.ru/firm_11338_product_12249

21. ТОО «НПФ «АВИА» - электродвигатели производства предприятий, входящих в состав концерна ООО «Торгового дома «Русэлпром». [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://npfavia.kz/motors/yelektromashinostroenie.shtml.

22. Энергетика и промышленность. Энергооборудование. [ Электронный ресурс ] . -Режим доступа: http://www.eprussia.ru/themes/themes.cgi? theme=view&id=23.

23. Двигатели взрывозащищенные. [ Электронный ресурс ] . - Режим доступа: :http://cable.ru.

24. Энергодрайв - поставщик промышленного оборудования. [ Электронный ресурс ] . -Режим доступа: http://www.energodrive.ru.

25. Success Brand Manedgment. «Анализ конкурентов рынка асинхронных двигателей, 2013» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://sbmgroup.biz.

26. Новая энергия и технологии «Гибридные автобусы из Китая» [ Электронный ресурс ] . URL: http://ne-technology.ru/hybrid. Гибридные автобусы New Flyer . Интернет жернал «Прогресс» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://oprogresse.ru/gibridy.

27. Экономичный экологичный гибридный городской автобус. «Время электроники» [Электронный ресурс] URL: http://www.russianelectronics.ru..

28. «Нет КТЭО в своем отечестве». Время электроники. Электронный ресурс - Режим доступа: http://www.russianelectronics.ru

29. Анн-Хелен Толлеман «Промышленные двигатели Scania готовы к 2014» [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.scania.com/Images/Engines_

30. ОАО «Русэлпром» - Российский электротехнический концерн [ Электронный ресурс ] - Режим доступа: http://www.ruselprom.ru

31. Госкорпорация «Росатом» [Электронный ресурс] URL: http://www.rosatom.ru.

Характеристика источников

70 60 50 40 30 20 10 0

1. 1 1— 1 1 1

Полнота,%

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31

Рисунок В.1 - Результаты анализа источников по полноте

Рисунок В.2 - Процентное соотношение источников по критерию

достоверности

Пример реализации метода проверки достоверности оценок критериальных

показателей процесса ТППН

Рисунок Г.1 - График поверхности и набор правил БНВ 1 для узлов первичного преобразования

Рисунок Г.2 - График поверхности и набор правил БНВ 2 для расчетных

узлов

clear all

как бш из xml

Zl=[2 3];%вектор критериев для оценки узлов первичных преобразований Z2=[1 4];%вектор критериев для оценки расчетных узлов PUWIT=struct; RUWIT=struct;

PUNIT(l).qual=[0.3 0]; РШ11Т (2) . gual=[ 0. 3 0.5]; РЦШТ(З) .qual=[0 0.8]; PUHIT(4).qual=[0.3 0]; PUHIT(S).qual=[0.S 0.1];

RUNIT(l).qual=[0 0.6]; RUNIT(2).qual=[0.1 0.7];

показателей достоверности для каждого первичных %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

for 1=1: length(РШГ1Т) ;%количество узлов

for j=l:length(Z1);%количество критериев pz(i,j)=PUHIT(i).gual(j);

pz%no столбцам располагаются оценочные значения по критериям из Z1

%%%%%%Расчетные %%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%% for i=l:length(RUIJIT);%количество узлов

for j=l:length(Z2);%количество критериев rz(i, j)=RUWIT(i).gual(j) ;

rz%no столбцам располагаются оценочные значения по критериям из Z2

pz =

0.3000 0 0.3000 0.5000 0 0.8000 0.3000 0 0.5000 0.1000 rz =

0 0.6000 0.1000 0.7000 bnvl =

name: 'bnv_typ1' type: 'mamdani' andMethod: 'min' orMethod: 'max' defuzzMethod: 'centroid' impMethod: 'min' aggMethod: 'max' input: [1x2 struct] output: [1x1 struct] rule: [1x9 struct]

bnv2 =

name: 'bnv_typ2' type: 'mamdani' andMethod: 'min' orMethod: 'max' defuzzMethod: 'centroid' impMethod: 'min' aggMethod: 'max' input: [1x2 struct] output: [1x1 struct] rule: [1x9 struct] Prezult =

0.1410 0.1882 0.4227 0.1410 0.1661 Rrezult =

0.5163 0.5528 UNIT1 = 0.8590 UNIT2 = 0.8118 UNIT3 = 0.5773 UNIT4 = 0.8590 UNIT5 = 0.4837 UNIT6 = 0.8339 UNIT7 = 0.4472

Экспертные оценки, используемые для управления ТППН в проекте по созданию установках гибридного привода транспортных средств

Таблица Д.1 -Оценки эксперта 1

Уг У\р РБ7 Ро7

- Специальное

А1 0,5 0,7 подразделение НИОКР; - Опыт предыдущих разработок.

А2 -0,1 0,4 - Опыт проведения бенчмаргинга; - Отдел маркетинга. - Конкуренция на рынке

А3 0,5 0,4 - Накопленная база знаний; - Широкий ассортимент. - Специфичность запросов потребителей

А7 0,6 0,3 - Неравномерность

А8 0,3 0,1 загрузки производства

Ац - 0,3 0,1 - Использования современных ИТ -Недохватка специалистов по проектированию

- Использование

А13 -0,4 0,1 современных композиционных материалов

А14 0,6 0,1 - Неравномерность

А16 0,7 0,5 загрузки производства

А18 0,5 0,1

У\Р Рб7 Ро7

А 1 0,5 -0,1 - Опытный технический персонал - Сотрудничество с ВУЗами - Недостаточная мотивация сотрудников в работе с новыми направлениями науки и инновациями.

А2 -0,1 0,4 -Опыт проведения сравнительного анализа конкурентов; - Маркетинговые исследования. - Конкуренция на рынке;

А3 0,8 0,1 - Большая клиентская база; - Участие в выставках и научно-технических ярмарках. - Выстроенная система взаимоотношений с клиентом. - Специфичность потребностей, требующая индивидуального подхода

А7 0,7 0,1 - Неравномерность загрузки производства

А8 0,3 0,1

Ац 0,5 0,08 -Недостаток сложность составления документации -Недохватка специалистов по проектированию

А13 -0,3 0,1 -Опыт в разработке макетов и образцов

А14 0,5 -0,4 - Неравномерность загрузки производства

А16 -0,6 0,2 -Нехватка внешнего финансирования

А18 0,1 -Техническое задание составленное с учетом потребительских предпочтений

Vt Vi\P PB' Ро7

А 1 0,6 -0,3 - Большая теоретическая база. - Отсутствие четкой системы показателей для оценки применимости научных системы.

А2 0,3 0,5 - Новые технологии в маркетинге; - Новые ИС для проектирования.

A3 0,1 -0,2 - Общение с большим количеством клиентов напрямую; - Применение Интернета для связи с клиентами. - Специфичность потребностей, требующая индивидуального подхода

А7 0,5 0,1 - Неравномерность загрузки производства

А8 -0,7 0,1 -Использование логистических ИС -Недостатки планирования - Неравномерность загрузки производства

An -0,4 0,1 - Недостаточное количество горизонтальных связей в проектном отделе

А13 -0,2 0,1 -Опыт в разработке макетов и образцов

А14 -0,4 0,1 - Опыт в прохождении процедуры сертификации

А16 -0,3 0,2 -Нехватка внешнего финансирования

А18 -0,4 0,1 -Использование CRM систем

Vt Vi\P Pb' Ро7

А1 0,3 0,6 - Опытный персонал. - Недостаточность инвестирования для оценки и разработки инноваций.

А2 0,1 0,5 - Знание отечественного рынка; - Работа с партнерами и инвесторами. -Участие в совместных проектах. - Отсутствие достоверной информации о технологических и технических разработках конкурентов.

А3 0,5 0,5 - Применение как стандартизированных решений в производстве, так и выполнение индивидуальных заказов. - Специфичность потребностей, требующая индивидуального подход

А7 0,5 0,1 - Неравномерность загрузки производства

А8 0,6 0,1 -Использование логистических ИС -Недостатки планирования - Неравномерность загрузки производства

А11 0,3 0,1 - Недостаточное количество горизонтальных связей в проектном отделе

А13 0,1 0,2 -Опыт в разработке макетов и образцов

А14 -0,3 0,1 - Опыт в прохождении процедуры сертификации

А16 0,7 0,5 -Нехватка внешнего финансирования

А18 -0,2 0,1 -Использование CRM систем

рб7' Рв7

А 1 0,6 0,4 - Наличие перспективных разработок; - Обоснование технического задания. - Недостаточность инвестирования для оценки и разработки инноваций.

А2 -0,3 0,1 - Отдел маркетинга; - Подразделение по сбыту и реализации продукции.

А3 0,2 0,3 - Внесение изменений и доработок с учетом потребностей клиентов. - Реализация индивидуальных заказов.

а7 0,3 0,1 - Неравномерность загрузки производства

А8 0,4 0,2

Ац 0,5 0,1 - Нехватка квалифицированных кадров

А13 -0,2 0,05 -Опыт в разработке макетов и образцов

А14 -0,1 0,1 - Опыт в прохождении процедуры сертификации

А16 0,2 0,5 - Недостаточное инвестирование в сфере инноваций

А18 0,4 0,08 -Выполнение ТЗ в соответствии со стандартами - Неравномерность загрузки производства

Рб7 Ро7

А 1 -0,5 -0,1 - Использование новых технологий производства; - Изучение мирового опыта разработок. - Недостаточная мотивация сотрудников к повышению квалификации.

А2 0,6 0,5 - Изучение технологий, которые используют конкуренты.

А3 0,4 -0,2 - Соблюдение стандартов, норм. - Прохождение сертификации - Большое количество индивидуальных заказов, требующих мобилизации всего предприятия

А7 0,5 0,1 - Неравномерность загрузки производства

А8 0,4 0,06

Ац -0,3 0,2 -Наличие опыта оформления технической документации

А13 -0,5 0,1 -Новые производственные технологии

А14 0,4 0,1 -Сильная конкуренция на рынке электромашиностроения

А16 0,1 0,3 - Совместные проекты

А18 -0,3 0,06 - Повышение требований к продукции

У-\Р Рб7' Рв'

А 1 -0,2 0,2 -Ведение инновационной деятельности

А2 0,6 0,7 - Общение с конкурентами и отслеживание ситуации на рынке. -Недостаток информации о конкурентах.

А3 0,5 0,6 -Проведение тестовых испытаний опытных образцов с привлечением экспертов; -Высокая частота контактов с клиентами и партнерами.

А7 0,7 0,2 -Увеличение финансирования на инновационную деятельность - Неравномерность загрузки производственных мощностей

А8 0,4 0,2

Ац -0,2 0,1 -Наличие опыта оформления технической документации

А13 -0,3 0,1 -Улучшение оборудования производственных линий

А14 0,8 0,5 -Сильная конкуренция на рынке электромашин

А16 0,2 0,4 - Совместные проекты

А18 0,6 0,2 - Повышение требований к продукции

различных сценариев улучшения

Цель Событие V, МБ МБ V Её Итоговое V

А1 Е1 0,4 0,3 0 0,3 0,7

А2 Е2 0,3 0,5 0 0,4 0,8

А3 Е3 0,5 1 0 0,5 1

А4 Е4 0,6 1 0 0,6 1

АЗ ЕК2 1 0 1 0,2 1

А7 Ез 0,3 0,5 0 0,3 0,8

Ац Ез 0,2 0,4 0 0,2 0,6

А9 Е3 1 1 0 0,4 1

А10 Е3 1 1 0 0,2 1

А12 Е8 0,9 1 0 0,3 1

А16 Е9 0,6 1 0 1 1

ЕК1 0,7 0 0,5 0,7

А13 Е10 0,1 0,8 0 0,2 0,9

А14 Е10 0,1 0,7 0 0,4 0,8

Аз Е8 0,3 1 0 1 1

Е10 0,6 0 0,6

А8 Е6 0,5 0,4 0 0,4 0,6

Е7 0,6 0 0,6

К1 - 0,5 - - 0,7 0,7

К2 - 0,7 - - 0,3 0,7

К3 - 0,3 - - 0,6 0,6

К4 - 0,8 - - - 0,8

К5 - 0,6 - - - 0,6